JAIST Repository: 法情報科学 : 人工知能の立場から
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(2) JAIST 21世紀COEシンポジウム「検証進化可能電子社会」. 法情報科学 人工知能の立場から 新田克己 東京工業大学（院）知能システム科学専攻. 2007/09/07. 1.
(3) 法情報科学とは . 法情報の分析と管理と利用を情報科学の観点 から研究する分野。. . 法実務の効率化 法的知識の分析と体系化 法的思考の理論化・透明化 価値判断の正当化と意思決定支援. . 法システムの改善. . 2007/09/07. 2.
(4) 法情報科学とは . 法情報の分析と管理と利用を情報科学の観点 から研究する分野。. . 法実務の効率化 法的知識の分析と体系化 法的思考の理論化・透明化 価値判断の正当化と意思決定支援. . 法システムの改善. . 2007/09/07. 法律オントロジ 法的推論の モデリング 論証の意味論. 3.
(5) 内容 . 法的推論の1次近似 法律オントロジ 法的推論の２次近似 論争のモデリング 論証の意味論. 2007/09/07. 4.
(6) 法的推論の1次近似. 2007/09/07. 5.
(7) ３つのレベルの法的推論 . 世界レベル（価値） 法概念レベル 事実レベル Bは妥当な結論か？ 価値判断. 法令： 「もし A ならば B である」 あてはめ. 事実： 2007/09/07. A1 A2 A3. F1, F2, F3, F4, F5 6.
(8) 述語論理による１次近似 . 論理式で事実と法令を表わす。 演繹推論（Modus Ponens)で結論を出す。. 法令： 事実：. 2007/09/07. ∀X∀Y 傷害罪(X)←傷害（X,Y) 傷害(太郎，次郎). 7.
(9) 述語論理による１次近似 . 論理式で事実と法令を表わす。 演繹推論（Modus Ponens)で結論を出す。. 法令： 事実： 結論： 2007/09/07. ∀X∀Y 傷害罪(X)←傷害（X,Y) 傷害(太郎，次郎) 傷害罪(太郎） 8.
(10) 述語論理による近似の利点 . 形式的に厳密な論証プロセスの記述 （結論の正当性を保証するものではない）. . 論理プログラミングを用いることで計算が 可能. 2007/09/07. 9.
(11) 法令の論理式化の注意点 . 法令は自然言語で書かれているので、 文法的な曖昧性、意味的な抽象性がある。 刑法204条：「人の身体を傷害した者は 15年以下の懲役又は50万円以下の罰金 若しくは科料に処する」. . 矛盾がある。 刑法39条：「心神喪失者の行為は罰しない」. 2007/09/07. 10.
(12) 法令の論理式化の注意点 . 論理体系として不完全である。 . . ルールが抜けている。 常識的な条件は省略されている。. 述語論理の表現能力に限界がある。 . 矛盾の扱いが苦手 法令間の優先関係の扱いが苦手. 2007/09/07. 11.
(13) 抽象性への対処 . ルールを詳細化 傷害罪(X) ← 傷害行為(X,Y) 傷害行為(X,Y) ← 暴行行為(X,Y), 傷害(Y), 暴行の意図(X), 因果関係. 暴行行為(X,Y) ← 殴る(X,Y). 暴行行為(X,Y) ← 無言電話(X,Y).. ….
(14) 法律オントロジ. 2007/09/07. 13.
(15) 法律オントロジの役割 . 法律の基礎概念の整理 法律知識ベースのビルディングブロック 推論機構も人も使う 法律の概念辞書. 法令 抽出 2007/09/07. 法律のルールベース. 推論機構 14.
(16) 法律オントロジの役割 . 法律の基礎概念の整理 法律知識ベースのビルディングブロック 推論機構も人も使う 引用. 法律の概念辞書. 人. 法律のルールベース. 推論機構. 法令 抽出 2007/09/07. 15.
(17) （例）特許法のオントロジ Q) 特許権はどうすれば取得できますか。. 2007/09/07. 16.
(18) （例）特許法のオントロジ Q) 特許権はどうすれば取得できますか。 A) 以下の３つの要件が必要です。 １）発明者またはその承継人（29条、33条 ２）発明が新規性、進歩性、産業利用性（29条 ３）特許出願手続～特許登録（36条, …, 66条. 2007/09/07. 17.
(19) （例）特許法のオントロジ . 第29条1項「産業上利用することができる 発明をした者は、次に掲げる発明を除き、その発 明について特許を受けることができる」 p 特許を受ける(X, Y, T) :発明(X,Y,T), 産業上利用可能(Y, T), not 新規性喪失(Y, T).. 2007/09/07. 18.
(20) （例）特許法のオントロジ . 第29条1項「産業上利用することができる 発明をした者は、次に掲げる発明を除き、その発 明について特許を受けることができる」 p 特許を受ける(X, Y, T) :発明(X,Y,T), 産業上利用可能(Y, T), not 新規性喪失(Y, T).. . 第33条1項 「特許を受ける権利は移転する ことができる」. 2007/09/07. 19.
(21) （例）特許法のオントロジ class 特許を受ける権利 isa 債権 主体： 客体： 発生時： 消滅時： 発生： 主体的要件 客体的要件 手続き的要件 移転： ３３条 消滅： －. 2007/09/07. ２９条 ２９条 －. 29条 発生（特許を受ける権利（X, Y),T) :- 発明(X,Y,T), 産業上利用可能(Y, T), not 新規性喪失(Y, T).. 20.
(22) （例）特許法のオントロジ class 特許を受ける権利 isa 債権 主体： 客体： 発生時： 消滅時： 発生： 主体的要件 客体的要件 手続き的要件 移転： ３３条 消滅： －. 2007/09/07. ２９条 ２９条 －. 29条 発生（特許を受ける権利（X, Y),T) :- 発明(X,Y,T), 産業上利用可能(Y, T), not 新規性喪失(Y, T). 2007/09/07. 発明. 21.
(23) （例）特許法のオントロジ class 特許を受ける権利 isa 債権 主体： 客体： 発生時： 消滅時： 発生： 主体的要件 客体的要件 手続き的要件 移転： ３３条 消滅： －. 2007/09/07. ２９条 ２９条 －. 29条 発生（特許を受ける権利（X, Y),T) :- 発明(X,Y,T), 産業上利用可能(Y, T), not 新規性喪失(Y, T). 2007/09/07. 発明 特許を受ける権利 発生時： 2007/09/07. 22.
(24) （例）特許法のオントロジ T-BOX. 権利. 債権. A-BOX 物権. 特許を受ける権利. 特許権. 手続き. 特許出願. 2007/09/07. 特許登録. 29条 発生（特許を受ける権利（X, Y, T)) :- 発明(X,Y,T), 産業上利用可能(Y, T), not 新規性喪失(Y, T). 66条 発生（特許権(X,Y),T) :- 特許登録(X,Y,T). 消滅（特許を受ける権利(X,Y),T) :- 特許登録(X,Y,T) 23.
(25) （例）特許法のオントロジ. 発明. 特許出願. 出願審査 請求. 特許査定. 出願公開. 特許登録. 無効審決 実施権 契約. 特許を受ける 権利. 2007/09/07. 24.
(26) （例）特許法のオントロジ. 発明. 特許出願. 出願審査 請求. 特許査定. 出願公開. 特許登録. 無効審決 実施権 契約. 特許を受ける 権利 補償金 請求権 2007/09/07. 25.
(27) （例）特許法のオントロジ. 発明. 特許出願. 出願審査 請求. 特許査定. 特許登録. 無効審決 実施権 契約. 出願公開 特許権. 2007/09/07. 26.
(28) （例）特許法のオントロジ. 発明. 特許出願. 出願審査 請求. 特許査定. 特許登録. 無効審決 実施権 契約. 出願公開 特許権. 実施権. 2007/09/07. 27.
(29) （例）特許法のオントロジ. 発明. 特許出願. 出願審査 請求. 特許査定. 出願公開. 特許登録. 無効審決 実施権 契約. 実施権 不当利得返還 請求権 2007/09/07. 28.
(30) 法的推論の２次近似. 2007/09/07. 29.
(31) 法令の解釈 . 解釈とは、法令の意味の明確化 解釈が必要な理由 . . 法令が曖昧 必要な法令が欠けている 法令の適用範囲の変更. Rule Based System × Rule Governed System ○ Rule Navigated System.
(32) 法令の解釈 . . 解釈は，実際に事件が起こってから， ケースバイケースで行われる。 法令の解釈の種類 文理解釈、体系解釈、目的解釈. . 解釈生成の方法 拡張解釈、縮小解釈、類推解釈、反対解釈.
(33) 解釈の例 . 「乗物は公園に入るべからず」 o ￢入園(X) ← 乗物(X) 車輪がついたもの. 動力車. 無動力車. ４輪自動車. 乗物. 乳母車. 乳母車は乗物。 したがって入園禁止。 荷車. リヤカー.
(34) 解釈の例 . 「乗物は公園に入るべからず」 o ￢入園(X) ← 乗物(X) 車輪がついたもの. 動力車. 無動力車. ４輪自動車. 乗物. 乳母車. 乳母車は乗物。 したがって入園禁止。 荷車. リヤカー. 理不尽である。何とか 入れてあげたい。 Î縮小解釈.
(35) 解釈の例 . 「乗物は公園に入るべからず」 o ￢入園(X) ← 乗物(X), 動力車(X) 車輪がついたもの. 動力車. 無動力車. ４輪自動車. 乗物. 乳母車. 荷車. リヤカー. 条件を追加すると 縮小解釈が実現。 （帰納論理 プログラミング）.
(36) 解釈の選択 . １つの法令について解釈が複数存在。 原告と被告が自分に有利な解釈を 提示する。 価値観1. 価値観2. 原告の結論. 被告の結論 解釈2. 解釈１. 法令.
(37) 解釈の選択 . . 悪い旦那とは離婚できる。 花子：「旦那は残業ばかりで，会話がない。 悪い旦那よ。」 太郎：「残業手当が多いから，経済的に 楽をさせているだろう。悪い旦那で はない。」.
(38) 解釈の選択 法令： p 離婚(X) ← 悪い旦那(X). 花：悪い旦那(X) ← 会話なし(X). ｛愛｝ 太：￢悪い旦那(X) ← 経済力(X). ｛金｝ 花＞太 ← value(愛)>value(金） 花＜太 ← value(愛)<value(金） ルールに優先関係（非単調推論の一種）.
(39) 解釈の選択 . 裁判官は価値判断をして解釈の選択をし、 勝者を決める。 価値判断の基準 個人の利益，公共の秩序， 社会政策，イデオロギーなど 価値判断は異なる基準の重み付け。.
(40) 価値判断の分析 ← 判例の統計的解析 性別 男 男 女 男 女. 年齢 未成年 青年 未成年 壮年 壮年. 薬物 累犯 懲役 覚醒剤 初犯 2年 覚醒剤 2回目 4年 麻薬 初犯 1年 覚醒剤 5回目 5年 覚醒剤 2回目 4年. どの要素が懲役年数に関連が深いか？ Î 因子分析，機械学習.
(41) 法的推論のモデリング：１次近似 もともとの法令. 事件 ルールの適用 演繹推論. 結論.
(42) 法的推論のモデリング：原告被告 もともとの法令. 法令の解釈. 解釈されたルール. 帰納推論 事件 ルールの適用 演繹推論. 目標の結論. 結論候補 結論候補.
(43) 法的推論のモデリング：裁判官 もともとの法令. 法令の解釈. 解釈されたルール. 事件 ルールの適用. 結論. 価値判断 非単調推論. 結論候補 結論候補.
(44) 論争のモデリング.
(45) 論争の例 A> 1000円返せよ。 主張 B> なんで払わなくちゃいけないんだよ。 拒絶 A> コンパで1000円立て替えたからね。 理由付け B> そうだった。ごめんごめん、払うよ。 合意.
(46) 論争の言語行為 状態遷移 主張、提案. 質問 合意 回答. 拒絶. ○ 取り下げ. 脅し. × 情報提示. 報酬. 理由付け （論証）. 合意 ○. 理由付け （反証）.
(47) 論証と反証 . 論証(argument)とは？ ある結論(P)が成り立つための理由付け 例）「コンパの金を払っていないのだから 1000円返せ。」. . 反証(counter argument)とは？ . . 結論への反駁(rebutting) 例）以前に1000円貸していたから返さない。 前提条件への反駁(undercutting) 例）新入生は会費は要らないのでは？.
(48) 論証と反証の形式化 . . 準備１：デフォルトルールの導入 通常の論理式 指輪をしている(X)→結婚している（X) 夜遊びしている(X)→￢結婚している(X) 指輪をしている（太郎） 矛盾 夜遊びしている（太郎） デフォルトルール 指輪をしている(X)⇒結婚している(X) 夜遊びしている(X)⇒￢結婚している(X).
(49) 論証と反証の形式化 . . 準備２： 2種類の否定の導入 論理的否定(logical negation) ￢殺意（太郎） 証明できないための否定(negation as failure, NAF) ～殺意（太郎） 常識的ルールを書くのに便利 例） 飛ぶ(X) ←鳥(X) ～ペンギン(X). 飛ぶ(X) ←鳥(X), ￢ペンギン(X)..
(50) 論証と反証の形式化 . 論証： 結論に至るまでのルールの連鎖 { P<= Q, ￢R. Q<=S. S. ￢R ← T. T←～ U.} P Q. ￢R. S. T ～U. 証明(proof)： デフォルトルールを含まない （反論ができない） 論証(argument): デフォルトルールを含む （反論ができる）.
(51) 論証と反証の形式化 . 論証： 結論に至るまでのルールの連鎖 { P<= Q, ￢R. Q<=S. S. ￢R ← T. T←～ U.} P. ￢P ￢Q. Q. ￢R. ￢S. S. T. U. ～U. 証明(proof)： デフォルトルールを含まない （反論ができない） 論証(argument): デフォルトルールを含む （反論ができる）.
(52) 2種類の反証 . Rebutting 論証の一部の結論の否定の論証 { ￢Q<= W. W}. . Undercutting NAFが成立しないことの論証 { U← Y.. 2007/09/07. Y}. 51.
(53) 2種類の反証 . RebuttingとUndercuttingの例. A> 1000円支払い義務(B) <= コンパ代未払い(B), ～新入生(B) B> ￢1000円支払い義務(B) <= 1000円貸していた(B) B> 新入生(B) ← 今年入学(B) rebuttingは対等。undercuttingは有利。.
(54) 論証と反証の形式化 . A1 B1 A2 B2 A3. = = = = =. {P <= Q. Q} {￢P <= R. R} {￢R <= S. S} {￢S <= ～T. } {T ← U. U}. A有利 AB対等 AB対等 AB対等 A有利.
(55) 論証の意味論. 2007/09/07. 54.
(56) 論証フレームワーク[Dung95] . 優先関係を持たない非単調推論 . . 極小限定、デフォルト理論、 拡張論理プログラム、デフォルトルール. 論証フレームワーク(Argumentation Framework: AF) 非単調推論を比較するための枠組み。 複数の論証が存在するときに、何を結論と するか。. 2007/09/07. 55.
(57) 論争例 i1: 「あなたの政府は私の政府を認めようともしない ので，私の政府はあなたの政府と交渉できない。」 a: 「あなたの政府も私の政府を認めようとしない。」 i2: 「だけど，あなたの政府はテロリスト政府だ」 . ここで議論が終われば，Iの勝ち。 「最後に発言した者が最も笑う」.
(58) AFの定義 . i1. AF =< AR, attack > 例題の場合 AR={ i1,i2,a} attacks={(i1,a),(a,i1),(i2,a)} a. i2 . 論証集合Sはconflict-free <=> Sの中に(A attacks B) となるような AとBがない。.
(59) acceptable, admissible (1)論証Aが論証集合Sに関してacceptable <=> (B attacks A) なるBがあれば，Bは Sからattackされる。 (2)Sがadmissible <=> S中の任意の論証はSに関して acceptable A. B.
(60) 意味論 . . . . . Sが選好拡張（preferred extension:PE） Ù Sが極大のadmissible set。 Sが安定拡張（stable extension:SE） Ù Sに属さないすべての論証をattack。 AFのcharacteristic function F(S) = { A | A はSに関してacceptable } Sが完全拡張(complete extension:CE) Ù F(S)=S Sが基礎拡張(grounded extension:GE) Ù SはFの最小不動点.
(61) 意味論の比較 i1. a. PE: {i1}, {a} SE: {i1}, {a} CE: {i1}, {a} GE: -. i1. a PE: SE: CE: GE:. {i1, i2} {i1, i2} {i1, i2} {i1, i2}. すべてのSEはPE すべてのPEはCE GEは包含関係の意味で最小のCE. i2.
(62) 関連学会など. 2007/09/07. 61.
(63) 「AIと法律」に関する国際会議 . . . International Conference on AI & Law (ICAIL) Annual Conference on Legal Knowledge & Information Systems (Jurix) Conference on Computational Model of Argument (COMMA).
(64) ICAILの論文傾向 2007 Evidential Reasoning. 2005. 3. Case Based Reasoning. 2003. 2001. 6. 1. 4. 4. 5. 1999. 1997. 2 3. Logical Formalization. 3. 7. 8. 6. 4. 6. Modeling Argument. 3. 4. 3. 1. 3. 3. Machine Learning. 5. Agents & Knowledge Based System. 3. 3. Ontology & Legal KB. 4. Negotiation & Argumentation. 2. NLP & Text Mining. 2. Semantic Web. 2. Info. Retrieval. 5. 3. Application. 4. 2. 8. 2. 2. 3. 4. 3. 6. 3. 2. 3. 4.
(65) まとめ . 法情報学の研究テーマ. 法律知識のオントロジ 法的推論のモデリング 法的論争のモデリング 論証の意味論 ×述語論理と法哲学、自然言語処理 ×論争スキル、論証リポジトリ、判例の利用 ×応用システム . 2007/09/07. 64.
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